• 지구물리
• /
• 제4권3호
• /
• pp.183-195
• /
• 2001

This paper contains and facts to a number of projects on "content-based access to image databases" around the world today. The main focus is on what kind of image features are used but also the user interface and the users possibility to interact with the system.

• 한국도서관정보학회지
• /
• 제31권1호
• /
• pp.229-258
• /
• 2000

The growth of digital image an video archives is increasing the need for tools that efficiently search through large amount of visual dta. Retrieval of visual data is important issue in multimedia database. We are using contented-based visual data retrieval method for efficient retrieval of visual data. In this paper, we introduced fundamental techniques using characteristic values of image data and indexing techniques required for content-based visual retrieval. In addition we introduced content-based visual retrieval system for use of digital library.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
• /
• pp.479-484
• /
• 1998

As technology in a computer hardware and software advances, efficient information retrieval from multimedia database gets highly demanded. Recently, it has been actively exploited to retrieve information based on the stored contents. However, most of the methods emphasize on the points which are far from human intuition or emotion. In order to overcome this shortcoming , this paper attempts to apply interactive genetic algorithm to content-based image retrieval. A preliminary result with subjective test shows the usefulness of this approach.

• 전기학회논문지
• /
• 제65권8호
• /
• pp.1407-1417
• /
• 2016

In this paper, we propose a multi-level content transmission mechanism for intelligent quality of service (QoS) in social networking services (SNSs). Because existing SNSs and related work send image content to a client with a single fixed mechanism, they cannot consistently support content accessibility according to different conditions of QoS factors such as network congestion and throughput. In the proposed image transmission mechanism, our communication middleware (CM) provides an SNS developer with three transmission modes so that an SNS server or client can dynamically change the quality of images if required. In each transmission mode, an SNS server can send images to a requesting client with original high quality, thumbnail quality, or send only text information. With varying qualities of downloaded images, an SNS developed on top of CM can provide users with consistent QoS for access to SNS content.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.31-36
• /
• 2003

내용기반 영상검색 분야에서의 활발한 연구로 지난 수년간 기술과 성능 면에서 괄목할 성장을 이룩해 내었다. 본 논문에서는 기존의 영상검색 시스템을 체계적으로 분석하여 아직까지 남아있는 취약점 및 개선 부분에 대하여 기술하였다. 특히, 의미론적 영상검색에 대하여 주안점을 두어 시스템 향상을 위하여 심도있게 연구가 진행 되어야 할 분야의 방향 및 주제를 분류하고 분석하여 제안하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.173-184
• /
• 2010

유비쿼터스 네트워크 기술이 발전하면서 모바일 단말기를 이용한 인터넷 사용은 휴대성과 편의성뿐만 아니라 시간과 장소에 구애 받지 않기 때문에 점점 증가하고 있다. 그러나 모바일 단말기의 다양한 기종과 많은 마크업 언어의 종류 등의 원인으로 모바일 컨텐츠 제작은 많은 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 편집한 모바일 웹 페이지를 모바일 단말기에서 서비스할때 편집한 화면과 동일한 형태로 서비스하기 위하여 이미지 맵 방법을 제안하였다. 제안된 이미지 맵 방법을 이용한 모바일 웹 서비스 방법은 웹 페이지를 구성하고 있는 여러 개의 객체들을 하나의 이미지로 캡쳐해서 서비스하는 방법이다. 제안된 방법을 이용한 모바일 단말기는 몇 개의 객체들로 페이지를 재구성 할 때 표현이 더 쉽고 편집과 동일한 단말기 서비스 화면을 얻을 수 있었다.

• ETRI Journal
• /
• 제45권3호
• /
• pp.505-517
• /
• 2023

Color, texture, and shape act as important information for images in human recognition. For content-based image retrieval, many studies have combined color, texture, and shape features to improve the retrieval performance. However, there have not been many powerful methods for combining all color, texture, and shape features. This study proposes a content-based image retrieval method that uses the combined local and global features of color, texture, and shape. The color features are extracted from the color autocorrelogram; the texture features are extracted from the magnitude of a complete local binary pattern and the Gabor local correlation revealing local image characteristics; and the shape features are extracted from singular value decomposition that reflects global image characteristics. In this work, an experiment is performed to compare the proposed method with those that use our partial features and some existing techniques. The results show an average precision that is 19.60% higher than those of existing methods and 9.09% higher than those of recent ones. In conclusion, our proposed method is superior over other methods in terms of retrieval performance.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제23권11호
• /
• pp.93-98
• /
• 2023

Instagram is one of the fastest-growing online photo social web services where users share their life images and videos with other users. Image tagging is an essential step for developing Automatic Image Annotation (AIA) methods that are based on the learning by example paradigm. Hashtags can be used on just about any social media platform, but they're most popular on Twitter and Instagram. Using hashtags is essentially a way to group together conversations or content around a certain topic, making it easy for people to find content that interests them. Practically on average, 20% of the Instagram hashtags are related to the actual visual content of the image they accompany, i.e., they are descriptive hashtags, while there are many irrelevant hashtags, i.e., stophashtags, that are used across totally different images just for gathering clicks and for search ability enhancement. Hence in this work, Sorting instagram hashtags all the way through mass tagging using HITS (Hyperlink-Induced Topic Search) algorithm is presented. The hashtags can sorted to several groups according to Jensen-Shannon divergence between any two hashtags. This approach provides an effective and consistent way for finding pairs of Instagram images and hashtags, which lead to representative and noise-free training sets for content-based image retrieval. The HITS algorithm is first used to rank the annotators in terms of their effectiveness in the crowd tagging task and then to identify the right hashtags per image.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제34권7C호
• /
• pp.681-686
• /
• 2009

H.264/Ave에서 p-프레임 부호화에 추가된 인트라 예측은 화질과 비트율 모두를 다소 개선시키고 있으나, 계산량을 크게 증가시키고 있다. 계산량의 증가를 줄이기 위해 본 논문은 최적 인트라 블록 모드가 매크로 블록의 영상 내용에 의존하는 특성을 이용한 영상 내용 기반 인트라 예측 부호화를 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상 복잡도와 최적 인터 블록 모투로 매크로블록외 영상 내용을 평가하고, 영상 내용을 근거로 인트라 블록 모드를 선택하거나 배제한다. 모의실험 결과는 기존 알고리즘과 비교하여 제안된 알고리즘이 화질에서 평균 0.01 dB가 감소하교 비트휩l서 평균 0.38%가 증가하나, 부호화 계산 시간에서 평균 37.02% 의 큰 감소를 보여주고 있다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.15-24
• /
• 2010

본 논문에서는 대용량 온라인 이미지 공유 사이트를 적용 도메인으로 하여 이미지 검색의 만족도를 높이고자 태그의 의미적 연관성과 이미지 자체의 내용 정보를 결합하는 이미지 분류 방법을 제안한다. 이미지 검색 및 분류 알고리즘이 플리커와 같은 대용량 이미지 공유 사이트에서 활용될 수 있으려면 실제 웹상의 태깅된 이미지를 대상으로 한 적용이 가능해야 한다. 제안된 알고리즘은 'bag of visual word'기반의 이미지 내용으로 웹 이미지를 분류하기 위한 것으로서, 의미적 연관태그를 이용해 일차 검색된 이미지들을 훈련 데이터로 사용하여 카테고리 모델을 훈련하고, PLSA를 적용하여 평가 이미지들을 분류하는 것이다. 제안된 방법으로 플리커의 웹 이미지들을 대상으로 실험한 결과, 태그 정보를 이용한 기존의 방법에 비해 우수한 검색 정확도 및 재현율을 확인할 수 있었다.